Valkey: Dimensionierung Ihres Services

Diese Dokumentation ist Teil des Vektorsuche und RAG-Leitfadens. Den vollständigen Leitfaden finden Sie hier: Semantische Suche, Empfehlungen und Retrieval-Augmented Generation mit Valkey.

👋 Willkommen in der Stackhero-Dokumentation!

Stackhero bietet eine einsatzbereite Valkey Cloud-Lösung mit zahlreichen Vorteilen, darunter:

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Vektoren werden im Arbeitsspeicher gehalten, daher ist es wichtig, deren Speicherbedarf einzuplanen. Die grobe Schätzung für float32-Vektoren lautet:

numberOfVectors x dimensions x 4 bytes, plus etwa 30 bis 50 Prozent zusätzlich für den HNSW-Graphen.

Beispielsweise benötigen eine Million Vektoren mit 1536 Dimensionen etwa 6 GB für die Rohdaten. Ein 20-GB-Plan ist ein komfortabler Ausgangspunkt. Sie können den Speicherbedarf reduzieren, indem Sie ein Modell mit weniger Dimensionen wählen: Ein Modell mit 768 Dimensionen benötigt nur halb so viel Speicher wie eines mit 1536 Dimensionen.

Sie können den tatsächlichen Speicherverbrauch mit FT.INFO chunksIndex und mit der Metrik used_memory in Ihrem Prometheus Monitoring überprüfen. Falls Sie mehr Speicher benötigen, können Sie Ihren Plan jederzeit über das Dashboard upgraden.